Pronóstico de consumo de medicamentos utilizados como inmunoterapia en pacientes diagnosticados con cáncer de mama en Imat Oncomédica I.P.S., ubicada en la ciudad de Montería
ilustraciones, gráficas, tablas
- Autores:
-
Poveda Triana, Jeimmy Shirley
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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- Palabra clave:
- 610 - Medicina y salud::615 - Farmacología y terapéutica
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Pronóstico de consumo de medicamentos utilizados como inmunoterapia en pacientes diagnosticados con cáncer de mama en Imat Oncomédica I.P.S., ubicada en la ciudad de Montería 610 - Medicina y salud::615 - Farmacología y terapéutica Immunotherapy Breast Neoplasms/drug therapy Inmunoterapia Neoplasias de la Mama/tratamiento farmacológico Drugs - administration Administración de medicamentos Cáncer Inmunoterapia Desabastecimiento Gestión inventarios Series de tiempo Cancer Immunotherapy Shortages Inventory management Time series |
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Con el fin de asegurar la terapia completa del paciente, ya que se puede incurrir en errores de abastecimiento, esto debido a una inadecuada planeación y falta de oportunidad en la entrega de la terapia farmacológica, lo que representa un riesgo para la seguridad del paciente y finalmente en un mayor gasto por parte de las instituciones. De ahí que este estudio tiene como objetivo pronosticar el consumo de medicamentos para inmunoterapia utilizados en el tratamiento de cáncer de mama, aplicando la herramienta estadística de series de tiempo. Se hace una revisión de las bases de datos de los años 2012 a 2020 y se inicia la minería de datos y análisis, se determina el modelamiento adecuado de datos con las moléculas. Para pertuzumab se determinó el modelo ARIMA (2,1,1) AIC = 1244.44 el cual se traduce en 4 viales, para la segunda molécula Trastuzumab el modelo que más se ajusta es el SARIMA (0, 1,1) (0, 0,2) [12] AIC = 2118.57 que es igual a 8 viales. El pronóstico obtenido demuestra que la herramienta de series de tiempos es sensible a los datos suministrados y por ende da una precisión mayor con respecto a los consumos reales. Esto evidencia que la herramienta es adecuada para la proyección de adquisición de medicamentos y puede ser útil para determinar estrategias para el mantenimiento de gestión de inventarios de medicamentos. (Texto tomado de la fuente)Immunotherapy in Colombia is a limited resource, for which the institutions carry out an exhaustive control on their inventories. In order to ensure the complete therapy of the patient, since supply errors can be incurred, this due to inadequate planning and lack of opportunity in the delivery of pharmacological therapy, which represents a risk for the safety of the patient and finally in higher spending by the institutions. Hence, this study aims to forecast the consumption of drugs for immunotherapy used in the treatment of breast cancer, applying the statistical tool of time series. A review of the databases from the years 2012 to 2020 is made and the data mining and analysis begins, the adequate modeling of data with the molecules is determined. For pertuzumab, the ARIMA (2,1,1) AIC = 1244.44 model was determined, which translates into 4 vials, for the second molecule Trastuzumab the model that best fits is the SARIMA (0, 1,1) (0, 0 , 2) [12] AIC = 2118.57 which is equal to 8 vials. The forecast obtained shows that the time series tool is sensitive to the data supplied and therefore gives greater precision with respect to actual consumption. This shows that the tool is adequate for the projection of drug acquisition and can be useful to determine strategies for the maintenance of drug inventory management.Incluye anexosMaestríaMagíster en Ciencias - Farmacologíaxiv, 57 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ciencias - Maestría en Ciencias - FarmacologíaDepartamento de FarmaciaFacultad de CienciasBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá610 - Medicina y salud::615 - Farmacología y terapéuticaImmunotherapyBreast Neoplasms/drug therapyInmunoterapiaNeoplasias de la Mama/tratamiento farmacológicoDrugs - administrationAdministración de medicamentosCáncerInmunoterapiaDesabastecimientoGestión inventariosSeries de tiempoCancerImmunotherapyShortagesInventory managementTime seriesPronóstico de consumo de medicamentos utilizados como inmunoterapia en pacientes diagnosticados con cáncer de mama en Imat Oncomédica I.P.S., ubicada en la ciudad de MonteríaForecast of drug consumption used as immunotherapy in patients diagnosed with breast cancer at Imat Oncomédica I.P.S., located in the city of Montería.Trabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMColombiaCórdobaMonteríaBiremeArango M. et al, (2015), Gestión de pedidos de medicamentos oncológicos usando programación estocástica, universidad nacional de Colombia, universidad de san buenaventura, Medellín. 4Otalora M & TOCASUCHE J, (2017), Propuesta para la gestión de la calidad en el aprovisionamiento de medicamentos de una IPS en la ciudad de Bogotá universidad de la Salle, Bogotá.Masoumi, H., Yu, M. and Nagurney, A., (2012) A supply chain generalized network oligopoly model for pharmaceuticals under brand differentiation and perishability, Transp. Res. Part E Logist. Transp. Rev., 48(4), pp. 762-780, 2012. DOI: 10.1016/j.tre.2012.01.001Vanegas et al. (2017). Análisis de impacto presupuestal de 21 tecnologías para el manejo quimioterapéutico del cáncer en Colombia. Instituto de Evaluación Tecnológica en Salud –IETS.Inmunoterapia, Instituto nacional de cáncer, Available from: https://www.cancer.gov/espanol/cancer/tratamiento/tipos/inmunoterapiaGoldberger “Best Linear Unbiased Prediction in the Generalized Linear Regression Model” Journal of the American Sotstistical Association, Vol. 57, 1962, pp. 369-375.Ríos & Hurtado, (2008), Series de Tiempo, Universidad de Chile Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Departamento de Ciencias de la Computación, Tópicos en Minería de Datos, Chile.Peter J., Richard A, (2002) Introduction to Time Series and Forecasting, Second Edition, Springer Texts in Statistics, United States of America.Kontopantelis E, Doran T, Springate DA, Buchan I, Reeves D. Regression based quasi-experimental approach when randomisation is not an option: interrupted time series analysis. BMJ. 2015; 350:h2750. DOI 10.1136/bmj.h2750.Box GE, Jenkins GM, Reinsel GC. Operational research quarterly. In: Time Series Analysis: Forecasting and Control. 4th ed. Hoboken, NJ: Wiley; 2008. p. 137-91.AdministradoresEstudiantesGrupos comunitariosPadres y familiasPersonal de apoyo escolarPúblico generalLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84074https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81569/2/license.txt8153f7789df02f0a4c9e079953658ab2MD52ORIGINAL1024527979.2021.pdf1024527979.2021.pdfTesis de Maestría en Farmacologíaapplication/pdf1420717https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81569/1/1024527979.2021.pdf3ba9efcf57d99f94749090199bed2575MD51THUMBNAIL1024527979.2021.pdf.jpg1024527979.2021.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5423https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81569/3/1024527979.2021.pdf.jpge4e634c57d973fa00e60b85662a4707bMD53unal/81569oai:repositorio.unal.edu.co:unal/815692023-08-05 23:03:46.64Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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